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镶木提的解剖
镶木从头开始：python深入研究镶木木的解剖结构后，首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学近年来，Parquet已成为大数据生态系统中数据存储的标准格式。其面向列的格式提供了几个优点：
大数据- 更快的查询执行仅在有效的压缩
与Delta Lake或Apache Iceberg等存储框架结合使用时，它与查询引擎（例如Trino）和数据仓库计算簇（例如Snowflake，BigQuery）无缝集成。在本文中，使用主要是标准的Python工具来解剖镶木quet文件的内容，以更好地了解其结构及其对此类性能的贡献。
编写镶木饼文件
为了产生镶木木文件，我们使用Pyarrow，Pyarrow，一种用于Apache Arrow的Python绑定，以柱形格式将数据范围存储在存储器中。编写文件时，Pyarrow允许细粒度的参数调整。这使得Pyarrow是镶木木的理想选择（也可以简单地使用熊猫）。
pandaspyarrow.tablename：string not nullAddress：string not nulldate_of_birth：date32 [day day]不nullcity：string not nullbirth_year：int32 not null-null null --------------------------------------------------------------------------------------------------名称：[“ Adam Bryan”，“ Adam Bryan”，“ Adam Bryan”，“ Jacob lee”，“ Jennifer Field Suite 507，Anthonyhaven，UT 98088“，” 292 Garcia Mall，Belindafurt湖，位于69129”，“ 31738 Jonathan Mews Apt，East Tammiestad，ND 45323”，ND 45323“，” Christopher Expressway Suite 332，West Edward，Co 68607“]] date_of_birth：[[[1955-06-06-03,1950-06-06-24,1955-01-29,1957-01-29,1957-02-18,18,18,1956-09-09-04] Tammiestad”，“ Howelltown”，“ West Edward”]] Birth_Year：[[1955,1950,1955,1957,1956]]
镶木木文件如何存储？
出生
城市专栏
只有100个文件中只有23个文件。
文档 ）。